AI-driven sustainability in agriculture- enhancing resource efficiency and reducing environmental impact
Yapay zeka destekli tarımda sürdürülebilirlik – kaynakverimliliğini artırma ve çevresel etkiyi azaltma
- Tez No: 940858
- Danışmanlar: DR. AYŞE ASLI BOZDAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Belirtilmemiş.
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu tez, çiftliklerin kaynakları daha verimli kullanmak, çevresel ayak izlerini azaltmak ve sürdürülebilir kalmak için Yapay Zekâ (YZ) teknolojilerini nasıl kullanabileceğini incelemektedir. Tahmine dayalı analizler ve akıllı sulama gibi araçların, tarım uygulamalarını yeniden şekillendirirken altyapı eksiklikleri, yerel kültür ve değişken düzenlemeler gibi gerçek dünya kısıtlarıyla nasıl başa çıkabileceği ele alınmaktadır. Bu soruya yanıt bulmak amacıyla geniş kapsamlı bir literatür taraması ile farklı bölgelerden tarım teknoloji uzmanlarıyla yarı yapılandırılmış görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Literatür taraması, Ekolojik Modernleşme Teorisi, Sosyo-Teknik Sistemler Kuramı, Teknolojinin Sosyal İnşası, Yapılandırma Teorisi ve Üçlü Bilanço Sistemi gibi beş kuramsal çerçeveyi kullanarak, tahmine dayalı analizler, akıllı sulama, robotik sistemler ve karar destek sistemleri gibi YZ temelli yenilikleri analiz etmektedir. Bu teorik çerçeveler, sürdürülebilirlik, teknoloji ve toplumun kesişim noktasını anlamak için temel oluşturmaktadır. Görüşme sonuçları, YZ'nin dönüştürücü potansiyeline rağmen, başarılarının büyük ölçüde bağlamsal etmenlere bağlı olduğunu ortaya koymuştur. Bu etmenler arasında düzenleyici teşvikler, kurumsal yapılar, kültürel uyum ve kullanıcı geri bildirim mekanizmaları yer almaktadır. Kullanıcı katılımı ve yerel koşullara göre uyarlama, kalıcı etki elde eden şirketlerin YZ tasarımlarına entegre edilmiştir. Araştırma, çiftçilerin, politika yapıcıların ve teknoloji sağlayıcılarının birlikte yer aldığı ortak yaratım odaklı bir yaklaşımın, özellikle bölgesel eşitsizlikler ve kullanıcı merkezli uygulama konularında literatürdeki boşlukları giderebileceğini ortaya koymaktadır. Sonuç olarak bu tez, tarımda YZ'nin sürdürülebilir biçimde uygulanmasına yönelik bir çerçeve önermektedir; bu çerçeve, teknolojinin ekonomik olarak uygulanabilir, ekolojik açıdan duyarlı ve toplumsal olarak yerleşik olması gerektiğini vurgulamaktadır. Bulgular, gelecekteki araştırmalara, politika geliştirmeye ve tarımsal sürdürülebilirlikte yeniliğe katkı sağlarken, akademik tartışmalara ve uygulamalara da içgörüler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis explores how farms can use Artificial Intelligence (AI) to stretch resources, lower their environmental footprint, and stay sustainable. It looks at how tools such as predictive analytics and smart irrigation could reshape farming while dealing with real-world limits—patchy infrastructure, local culture, and shifting regulations. To answer that question, I paired a broad literature review with semi-structured interviews of ag-tech experts from several regions. The literature review analyzes the five theoretical lenses of Ecological Modernization Theory, Socio-Technical Systems Theory, Social Construction of Technology, Structuration Theory, and the Triple Bottom Line to identify advancements in AI, including predictive analytics, smart irrigation, robotics, and decision-support systems. These frameworks serve as a foundation for the intersection of sustainability, technology, and society. The interview results indicate that, despite the transformative potential of AI technologies, their success is impacted by contextual factors, including regulatory incentives, institutional frameworks, cultural alignment, and user feedback mechanisms. User engagement and local tailoring were integrated into the AI design of companies that achieved sustained impact. The research reveals that a co-creative approach that involves farmers, policymakers, and technology providers can resolve gaps in previous research, particularly in the areas of regional disparities and user-centered implementation. Ultimately, this thesis suggests a framework for the sustainable implementation of AI in agriculture, highlighting the necessity of technology being economically viable, ecologically conscious, and socially embedded. The findings provide insights for future research, policy development, and innovation in agricultural sustainability, contributing to academic discourse and practical applications.
Benzer Tezler
- Güç transformatörleri sfra tarama frekans cevabı analizi sonuçlarının yapay zeka uygulamaları ile karşılaştırılması
Comparison of power transformer sfra sweep frequency response analysis results with artificial intelligence applications
HAKAN ÇUHADAROĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Integrating sustainability in generative AI-driven architectural design: A visual evaluation using the BREEAM framework
Üretken yapay zekâ destekli mimari tasarımda sürdürülebilirliğin entegrasyonu: BREEAM çerçevesi kullanılarak yapılan görsel bir değerlendirme
MİRAY DENİZ DURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mimarlıkİzmir Ekonomi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE BAŞARIR
- Medya sektöründe yapay zekânın sürdürülebilirlik üzerindeki rolü
The role of artificial intelligence on sustainability in the media sector
SEYDA MENTEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURCAN DENİZ
- Peyzaj tasarımı görselleştirmelerinde 3 boyutlu modelleme ile yapay zekâ araçlarının karşılaştırılması
Comparison of 3D modeling and artificial intelligence tools in landscape design visualizations
TÜRKAN AZERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Peyzaj MimarlığıAkdeniz ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BENLİAY
- İş sağlığı ve güvenliği kapsamında yapay zekâ destekli genel risk yönetimi sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of an artificial intelligence supported general risk management system within the scope of occupational health and safety
MEHMET YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriKOCAELİ SAĞLIK VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA DAĞDELEN